Denne oppgaven tar for seg et intelligent veiledningskonsept for en overflatefarkost som beveger seg fra start- til endelig veipunkt. Problemet blir løst stegvis for å legge til rette for utførelse i sanntid og for å kunne planlegge på nytt underveis. For enkelhets skyld foreslår vi å dele inn systemet i fire undermoduler: veiledning-, navigasjon-, måling- og kontrollsystem. En ny måte å generere en stegvis, jevn og kontinuerlig bane i horisontalplanet ved bruk av Bézier-kurven og kvadratisk optimering er utviklet. En pragmatisk løsning er også foreslått. Det vises hvordan banegeneratorene sammen med en dynamisk oppgave (som utgjør veiledningssystemet), kan produsere de nødvendige signalene for regulatoren i bruk. En regulator designet ved bruk av en ikke-lineær adaptiv "backstepping"-teknikk, beregner kontinuerlig kreftene som skal påføres farkosten. De ønskede kreftene blir deretter fordelt til aktuatorene ved hjelp av en allokeringsalgoritme levert av DNV GL. Navigasjonssystemet består av en global baneplanlegger av lav oppløsning som jobber sammen med en lokal dynamisk baneplanlegger av høy oppløsning. Den globale baneplanleggeren består av A*-algoritmen som opererer på et Voronoi-veikart som deler opp arbeidsområdet. Den lokale planleggeren er en "rapidly exploring random tree" (RRT)-algoritme som kombinerer nyttige aspekter av ulike RRT-varianter foreslått i litteraturen. Det er vist hvordan RRT kan brukes for å unngå dynamiske hindringer og stegvis planlegge en ny bane. Det stilles spørsmålstegn til om den nåværende løsningen er effektiv nok til å takle virkelige situasjoner. Modellbåten ReVolt, laget av DNV GL, brukes som casestudie. Flere simuleringer blir gjort for å verifisere prestasjonen til hvert delsystem. Simuleringene gir et godt grunnlag for eksperimentell testing og resulterer i et eksperiment hvor veilednings- og kontrollsystemene testes på den virkelige ReVolt.